Machine Learning / AI

Какво е Graph Isomorphism Network (GIN)?

Middle — Senior

Selectel

Кои са случаите на употреба на on-device LLM (Gemini Nano, Phi-3-mini)?

Senior

VK

Какво е квантизация на модела и какво се случва с теглата при нейното прилагане в vLLM?

Senior

Честный Знак

Какво е Apple Neural Engine?

Senior

VK Cloud

Sensemitter

Какво е критерият за разклоняване в дърветата?

Middle — Senior

Яндекс

Има ли въпроси относно условието на задачата?

Middle

Avito

Яндекс

Защо LayerNorm се прилага върху последната размерност, а не върху батча?

Middle — Senior

Тензор

Совкомбанк

Яндекс

Какво е стохастична дълбочина и защо се използва в EfficientNet?

Какво е чат шаблон и за какво служи в обучителните модели?

Middle — Senior

Avito

Какво е матрично разлагане в препоръките (SVD, ALS)?

Какво е трансферът sim-to-real и случайното разпределение на домейна?

Защо Python се нарича еднонишков?

Какво са SSP и DSP?

Какво е training-serving skew и как да го открием?

Middle — Senior

ВТБ

Альфа-Банк

Какви са разликите между задачите на контролираното и неконтролираното обучение?

Middle

Иннотех

Дадена е рекурентната последователност x_n = A * x_{n-1}, където A е матрица, x е вектор, а x_0 е произволен. Към какво се стреми последователността при n → ∞?

Кои полета да изберете за сортиране на клъстерния индекс?

Middle

Островок

Какво е dependency parsing и constituency parsing?

# Формулирайте и напишете дефиницията за това какво е roc auc. # Как се изчислява roc_auc_score? # Напишете функция, която изчислява roc_auc_score според написаната дефиниция. # А за произволен брой класове с даден ред на приоритет? # Моделът работи по следния начин # y_score[i] >= праг -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < праг -> y_pred[i] = 0 def test_roc_aur_score(): y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.8 y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.375 y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1 y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0 # Бонус тестове за няколко класа y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0. y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1

Senior

ivi

Коя е целевата променлива на n-тото дърво в градиентното буустинг?

Middle

Avito